Détermination en milieu naturel du dioxide de chlore, des ions chlorite et chlorate basée sur l'utilisation du carmin indigo: étude des interférences
Bibliographic record
Abstract
Différentes méthodes fondées sur l'exploitation d'un même réactif à savoir le carmin indigo ont été mises en œuvre pour réaliser le suivi du dioxyde de chlore et des sous-produits de dégradation que sont les ions chlorite et chlorate. L'étude de la stabilité du carmin indigo a permis de montrer que la détermination du dioxyde de chlore doit être effectuée dans les premières heures qui suivent l'ajout de carmin indigo, une légère diminution de l'absorbance étant observée au delà de vingt heures. L'absorbance du carmin indigo en présence d'ions chlorite et chlorate reste en revanche stable plusieurs jours. La recherche d'éventuelles interférences (substances humiques, ozone, hypochlorite) a également été effectuée. Les ions chlorite et chlorate réagissent avec les substances humiques en milieu acide selon une cinétique réactionnelle beaucoup plus lente que celle des ions chlorite et chlorate sur le carmin indigo. De ce fait, les pourcentages d'erreur sur les concentrations restent faibles. L'hypochlorite ou plus précisément l'acide hypochloreux réagit avec le carmin indigo ce qui conduit à des erreurs dans la détermination du dioxyde de chlore, des ions chlorite et chlorate. Dans le cas du dosage du dioxyde de chlore, les sources d'erreur peuvent être éliminées en ajoutant de l'ammoniaque avant l'introduction du carmin indigo dans l'échantillon. Après avoir été validés dans des milieux synthétiques, les protocoles ont été appliqués à un milieu naturel : l'eau de distribution de la ville de Brest. Une analyse statistique a été effectuée dans le but de comparer les résultats avec ceux déduits d'autres méthodes basées sur des principes différents.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".